20-SIFT算法

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def show_photo(name,picture):#图像显示函数
    cv2.imshow(name,picture)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

img = cv2.imread('E:Jupyter_workspacestudydata/cfx.png')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp = sift.detect(gray,None)#获取关键点

img = cv2.drawKeypoints(gray,kp,img)#绘制关键点
show_photo('drawKeypoints',img)



kp, des = sift.compute(gray,kp)#一个图 一个关键点
print(np.array(kp).shape)#关键点的数量  #结果为：(12,)
des.shape#将这些数量的关键点都转换为一个128维的向量，没人长度就是一个128维向量 #结果为：(12, 128)
des[0]
#结果为：
'''
array([   0.,    0.,    0.,    0.,    0.,    0.,    0.,    1.,    0.,
          0.,    0.,    0.,    0.,    0.,   19.,   11.,    0.,    0.,
          0.,    0.,    0.,    0.,   60.,    8.,    0.,    0.,    0.,
          0.,    0.,    0.,   65.,    7.,   19.,    0.,    0.,    0.,
          0.,    0.,    0.,   10.,  100.,    2.,    0.,    5.,    1.,
          0.,   93.,  149.,    8.,    0.,   40.,   36.,    3.,    3.,
        149.,   64.,    0.,    0.,   93.,   13.,    0.,    0.,  149.,
         26.,   44.,    3.,    0.,    0.,    0.,    0.,    0.,    1.,
        149.,   31.,    1.,   18.,   33.,    1.,    6.,   30.,   32.,
          6.,   91.,  141.,  147.,    6.,   18.,   10.,    0.,    0.,
        149.,   38.,    6.,    0.,    6.,    1.,   25.,    3.,    0.,
          0.,    0.,    0.,    0.,    0.,  149.,   29.,    0.,    0.,
         39.,    4.,    0.,    0.,   35.,    4.,    1.,    5.,  149.,
         24.,    0.,    0.,    0.,    0.,    4.,    2.,   22.,    2.,
          0.,    0.], dtype=float32)
'''

原图：

绘制特征点后的图像：